至顶网软件频道消息:IBM近日推出了一款名为Integrated Analytics System的统一数据系统,让客户可以跨私有云、公有云和混合云环境部署高级分析功能。
Integrated Analytics System支持广泛的数据类型和平台,包括IBM DB2 Warehouse on Cloud Hadoop以及IBM BigSQL。它采用IBM常用的SQL引擎,这样用户就可以轻松地将工作负载迁移到公有云或者私有云环境中。而且,该系统内嵌了IBM Data Science Experiece以及Apache Spark,大幅简化了机器学习的处理。所有这些,让迁移数据、数据清洗以及数据发现等步骤所花费的时间和金钱都缩减了,IBM Analytics总经理Rob Thomas这样表示。
他说,“在数据科学方面,IBM有一个基本的理论,那就是如果你向数据中引入分析和机器学习,相比其他方式来说,这是效率最高的。”
例如,一家金融服务公司希望利用来自多个来源的数据,进行风险管理评估。他们可以将客户信息和他们的股票组合信息加载到Integrated Analytics System中,并且这个系统是加密的。使用通用的SQL,他们可以聚合公有云中的数据,例如宏观经济数据,以及在Hadoop环境中的非结构化数据,例如纳斯达克数据。
Thomas解释说:“在这个分析系统上确保客户数据和股票数据的安全性,同时你可以聚合和利用这个系统之外的其他数据集。”
好文章,需要你的鼓励
苏州大学研究团队提出"语境降噪训练"新方法,通过"综合梯度分数"识别长文本中的关键信息,在训练时强化重要内容、抑制干扰噪音。该技术让80亿参数的开源模型在长文本任务上达到GPT-4o水平,训练效率比传统方法高出40多倍。研究解决了AI处理长文档时容易被无关信息干扰的核心问题,为文档分析、法律研究等应用提供重要突破。
在Cloudera的“价值观”中,企业智能化的根基可以被概括为两个字:“源”与“治”——让数据有源,智能可治。
清华大学团队首次揭示了困扰AI训练领域超过两年的"幽灵故障"根本原因:Flash Attention在BF16精度下训练时会因数字舍入偏差与低秩矩阵结构的交互作用导致训练崩溃。研究团队通过深入分析发现问题源于注意力权重为1时的系统性舍入误差累积,并提出了动态最大值调整的解决方案,成功稳定了训练过程。这项研究不仅解决了实际工程问题,更为分析类似数值稳定性挑战提供了重要方法论。